AI Chatbot: ¡de Bueno a Excelente!

El pipeline de desarrollo típico para un chatbot basado en Azure implica utilizar Azure Cognitive Services para la ingesta de documentos. Este proceso incluye dividir los documentos en fragmentos manejables, generar incrustaciones de estos fragmentos e integrar estas incrustaciones en el chatbot. Esta integración asegura que el chatbot pueda responder eficazmente a las interacciones del usuario basándose en la información procesada.

Según Microsoft, este es un pipeline convincente para escalar rápidamente una aplicación de Gen AI.

Plataforma líder de recuperación de información y búsqueda para RAG

Azure AI Search, una plataforma de recuperación de información impulsada por AI, ayuda a los desarrolladores a crear experiencias de búsqueda ricas y aplicaciones de AI generativa que combinan grandes modelos de lenguaje con datos empresariales. Implementa funcionalidad de búsqueda para cualquier aplicación móvil o de búsqueda dentro de tu organización o como parte de aplicaciones de software como servicio (SaaS).

El Azure Bot Framework SDK V4 sienta las bases para el desarrollo de bots en Azure, ofreciendo las bibliotecas y herramientas necesarias para la tarea. LUIS, como parte de los servicios cognitivos de Azure, interpreta la entrada del usuario para discernir la intención y extraer entidades. Cuando la confianza de LUIS en la intención está por debajo del 30%, la consulta se pasa a QnA Maker, que genera respuestas a partir de datos preexistentes como FAQs. SharePoint Online actúa como una base de datos de contenido, utilizada por LUIS cuando la confianza en la intención supera el 30%, para gestionar las interacciones de datos. Por último, las Adaptive Cards presentan contenido interactivo dentro del diálogo del bot, aprovechando los datos de SharePoint Online y facilitando la interacción del usuario.

Bot de Búsqueda de Documentos Usando Azure Bot Framework

El elefante en la habitación, sin embargo, es la efectividad de este pipeline en la entrega de chatbots de primer nivel. Antes de abordar esta cuestión basándonos en nuestra experiencia con clientes, definamos qué aspecto tiene la excelencia.

Desde la perspectiva de la experiencia del usuario del chatbot, un bot 'excelente' es aquel que proporciona respuestas relevantes más de 8 veces de cada 10. Lograr una tasa de precisión de más del 80% es altamente deseable para aplicaciones de servicio al cliente y tipo KnowledgeBot.

Basándonos en nuestra experiencia, el pipeline 'listo para usar' mencionado anteriormente típicamente logra una tasa de precisión en el rango del 60%-70% como máximo. Es importante notar que la elección del Modelo de Lenguaje Grande (LLM) es lo que menos culpa tiene de esta limitación.

¡De Bueno a Excelente!

Lograr una tasa de precisión de más del 80% en las respuestas del chatbot requiere una personalización significativa en casi todos los pasos del pipeline. Aquí tienes un enfoque integral:

1. Ingesta Personalizada Consciente de la Estructura: Utiliza técnicas y bibliotecas avanzadas que preservan la estructura original de los documentos durante la conversión a texto. Este paso es vital para mantener la integridad y el contexto de la información, reduciendo así las inexactitudes causadas por la pérdida de estructura.

2. Fragmentación Inteligente y Incrustaciones Avanzadas: Implementa estrategias de fragmentación conscientes del contenido que se centren en la relevancia de los segmentos de texto para las consultas que se espera que atienda el chatbot. Optimiza el tamaño de estos fragmentos para un procesamiento eficiente sin perder contexto. Actualiza al modelo de incrustaciones más reciente, como ADA-003, que ofrece mejoras sobre sus predecesores, y personalízalo para que se ajuste a las necesidades específicas del conjunto de datos.

3. Metadatos de Contexto Mejorados: Ve más allá de la captura básica de metadatos integrando metadatos de contexto detallados con los fragmentos de texto. Estos metadatos deben ser ricos y descriptivos, permitiendo que las incrustaciones incorporen una comprensión más profunda del contexto, propósito y relevancia del documento.

4. Búsqueda de Similitud Híbrida con Re-clasificación Personalizada: Desarrolla un mecanismo de búsqueda de similitud más sofisticado que combine diferentes tipos de metodologías de búsqueda para identificar los fragmentos de texto más relevantes. Personaliza el proceso de re-clasificación para asegurar que tenga en cuenta tanto el contenido del fragmento como su relevancia contextual, llevando las respuestas más apropiadas al frente.

Es poco probable que el fragmento más relevante se devuelva como el primero, pero es probable que se devuelva entre los 100 primeros.

5. Ingeniería de Prompts Refinada para LLM: Participa en una ingeniería de prompts detallada con el Modelo de Lenguaje Grande para mejorar su capacidad de seleccionar y formular las respuestas más precisas y relevantes. Esto implica personalizar los prompts para aprovechar los datos estructurados y ricamente contextualizados proporcionados, maximizando así la efectividad del LLM.

Optimizar el contexto para un pequeño conjunto de fragmentos, específicamente menos de cinco, dentro de una llamada de contexto de un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) es tanto factible como beneficioso.

6. Experiencia de Bot Interactiva con Humano en el Bucle: Crea una experiencia de chatbot más interactiva y humana. Esto puede implicar desarrollar una aplicación de chatbot personalizada que ofrezca a los usuarios opciones para refinar sus consultas o elegir entre múltiples respuestas. Integrar un enfoque de humano en el bucle cuando sea necesario también puede ayudar a mejorar continuamente la precisión y relevancia de las respuestas basándose en la retroalimentación e interacciones de los usuarios.

7. Aprendizaje y Optimización Continua: Implementa un bucle de retroalimentación donde el sistema aprenda de cada interacción, mejorando continuamente la precisión de la fragmentación, las incrustaciones y la generación de respuestas. Esto requiere técnicas avanzadas de aprendizaje automático y posiblemente supervisión manual para asegurar que el chatbot evolucione y se adapte a las necesidades de los usuarios con el tiempo.

Al personalizar estos pasos del pipeline, puedes mejorar significativamente la precisión y efectividad de un chatbot, haciéndolo capaz de entregar respuestas con más del 80% de precisión. Este enfoque personalizado asegura que el chatbot no solo cumpla, sino que supere las expectativas para las interacciones del usuario, proporcionando una experiencia de usuario fluida y eficiente.

El Papel de Pandorabot.io en la Elevación de las Experiencias de Chatbot

🧠 KnowledgeBot 💰SalesBot 🛠️ ServiceBot 👁️‍🗨️VisionBot

Para las empresas que buscan aprovechar todo el potencial de la AI en las interacciones con los clientes, Pandorabot.io se presenta como una solución de primer nivel. Especializada en la creación de chatbots personalizados y hechos a medida, Pandorabot.io ofrece una plataforma donde las empresas pueden desarrollar chatbots que no solo están alineados con sus necesidades específicas, sino que también son capaces de evolucionar con ellas. Nuestros chatbots están diseñados para ofrecer interacciones matizadas y específicas de la industria, integración perfecta con los sistemas empresariales y medidas de seguridad de datos de última generación. Con Pandorabot.io, las empresas pueden asegurar una experiencia de chatbot que mejora la participación del cliente, refuerza la reputación de la marca e impulsa la eficiencia operativa.